基于整数运算的LDPC码最小和译码算法

对低密度奇偶校验码(LDPC)在高斯信道下的译码算法进行了深入研究,提出了一种基于整数运算的最小和译码算法.在该算法中所有变量都用固定长度的整数表示,因此非常便于硬件实现,其性能在信噪比大于3dB时,与高精度浮点数的和积译码算法相当;同时对最小和算法提出了一个修正因子,加上修正因子,其译码性能有进一步的提高,特别是在低信噪比下改善较大;另外还发现在高信噪比下,该算法具有更低的错误平层.     

LDPC码的自适应补偿最小和译码算法

LDPC码置信传播算法由于复杂度过高而无法实际应用,最小和算法虽然能降低复杂度但却带来了较大的性能损失。补偿最小和算法通过在最小和算法中引入固定修正因子,在几乎不增加算法复杂度的条件下获得接近置信传播算法的性能。为了进一步提升补偿最小和算法的性能,给出了补偿最小和算法的自适应修正因子的计算方法并结合层译码调度策略,提出层自适应补偿最小和算法。仿真表明,所提算法具有更优的性能和更快的收敛速度。     

LDPC码的改进译码算法

由于短帧长LDPC码存在很多环路,其译码性能不具有最优性.本文首先推导了有环路LDPC码的概率译码算法,然后在传统的概率译码算法引入了修正系数,从而减小了环路对译码性能的影响.仿真结果表明,采用改进的译码算法可以提高译码性能.     

一种改进的自纠正最小和LDPC码的译码算法

低密度奇偶校验(LDPC)码是一类具有优良纠错能力的差错控制编码,可以逼近香农极限.目前LDPC码正在进入越来越多的工程应用中,高效的译码算法具有重要的价值.在研究已知的LDPC码译码算法的基础上,提出了一种改进的简化译码算法,称为加约束的自纠正最小和(CSCMS)算法,该算法的计算复杂度与最小和(MS)译码算法相当,性能却提升了0.2 dB左右,与其他几种改进的简化译码算法相比,性能提升约0.1 dB,并且译码的平均迭代次数也有所降低.     

基于密度进化理论改进的LDPC码偏移最小和算法

针对目前LDPC码偏移最小和算法的偏移因子的选取方式不够准确灵活等问题，提出了一种基于密度进化理论改进的最小和算法，称为DOMS算法。该算法首先根据密度进化理论计算BP算法和MS算法在每次迭代译码过程中，校验节点传递给变量节点的信息的概率质量函数，然后由两者的差值得出每次迭代对应的偏移因子βｍ，ｍ表示第ｍ次迭代，再对偏移因子序列βｍ做加权平均处理得到新的偏移因子β，通过使用该偏移因子DOMS算法与经典的OMS算法相比。仿真结果表明大约可以取得0.2ｄＢ的增益。此外，当对比与BP算法译码性能相近的LMMSE Min Sum算法时，DOMS算法在获得相似译码性能的基础上，可以节省大约28.29％的逻辑元器件和34.33％的内存。     

基于分层最小和译码的RS-LDPC级联码改进算法

RS-LDPC级联码能够有效提高数据传输的可靠性和系统的容错能力,在5G通信等领域中得到了广泛的应用,且在6G中具有很好的应用前景。但是RS-LDPC级联码与单码相比具有计算复杂度高、不易于在硬件上实现的不足,因此提出一种基于分层最小和的RS-LDPC级联码改进译码算法,将LDPC码的校验矩阵分解成多个子矩阵,在不同子矩阵层次上并行计算。此外,还引入了新的关于校验节点信息更新的简化函数,旨在保证译码性能的同时降低计算复杂度,达到易于硬件实现的目的。结果表明改进型分层最小和算法复杂度大大降低,且在性能上优于传统BP译码0.25 dB左右。     

数字电视传输网络中的LDPC码译码算法研究

对目前应用在数字电视传输网络中的LDPC码译码算法进行归纳与总结,分别应用对数似然比测度和积译码算法及其简化算法在高斯信道上仿真,通过误码性能和译码复杂度两方面的比较表明对数似然比测度和积译码算法性能更优越,但最小和算法的复杂度相对来说有大幅下降.     

一种多进制LDPC码动态扩展最小和译码算法

针对多进制LDPC码扩展最小和(Extended Min-Sum,EMS)译码算法复杂度较高的问题,提出了一种新的动态EMS算法。通过判定每次迭代过程中校验节点的收敛特性,动态调整校验节点更新过程中的截短长度,缩短收敛性较低节点的消息向量长度以降低运算量,同时降低了其对下次迭代过程产生的影响。仿真结果表明,所提算法与标准EMS算法相比性能相当,且平均截短长度更小,具有更低的运算复杂度。     

高速数据传输中的LDPC码译码算法研究

在对LDPC码(低密度奇偶校验码)不同译码算法的原理进行深入研究的基础上,提出了一种改进型的最小和译码算法。通过分析不同译码算法的计算复杂度,验证不同算法的译码性能,表明改进最小和译码算法降低了运算复杂度,减少了平均迭代次数,改善了算法的收敛特性,是一种低运算量高性能的译码算法,有利于提高吞吐量,在高速数据传输上具有很大应用价值。     

LDPC码基于双修正因子的剩余度置信传播译码算法

通过对LDPC码的RBP和NWRBP译码算法进行研究,针对算法在译码过程中运算量过大,不利于在硬件上实现的问题,提出一种改进型的RBP和NWRBP译码算法。该算法在更新从检验节点到变量节点的信息时,采用最小和算法得出近似值,以此降低译码复杂度。同时,为了弥补近似值所带来的译码性能损失,引入乘性修正因子和加性修正因子来提高译码性能。     

用于图像传输的改进的LDPC码译码算法

为了改善改进的加权比特翻转(IWBF)算法的误比特率性能以及译码收敛速度,结合并行比特翻转算法的特性,提出了在IWBF算法的每次迭代中一次更新多个比特的标准,并将这种算法应用于图像传输中。仿真结果表明,改进的算法不但误码性能优于IWBF算法约0.5 dB,性能明显改善,译码收敛速度也大大提高,并能实现图像的快速高质量传输。     

LDPC码的译码算法研究

根据硬件实现的要求,文中研究了LPDC码的译码算法,提出了适合硬件实现的NormaIized Min-Sum译码算法的系数,并在此基础上对该算法的量化范围和量化方案的性能进行了仿真分析,仿真结果表明均匀量化比特5,6和7的选择对于误码性能影响不大,该算法大大降低了计算复杂度和硬件实现难度,具有很好的实用价值.     

基于原型图的低码率LDPC码最小和译码算法改进方案

低密度奇偶校验(LDPC)码的译码硬件实现方案大多采用计算复杂度较低的修正最小和(NMS)算法,然而对于低码率LDPC码,由于校验节点度数低,NMS算法的修正误差较大,导致其译码性能和标准的置信传播(BP)算法相比有较大差异。该文针对基于原图构造的一类低码率LDPC码,提出了在NMS迭代译码中结合震荡抵消(OSC)处理和多系数(MF)修正技术的方案。结合低码率原型图LDPC码行重分布差异较大的特点,MF修正算法可以有效地减少计算误差,从而改善译码性能。另外低码率原型图LDPC码的收敛较慢,而OSC处理则可以较好地抑制正反馈信息,进一步提高NMS算法的性能增益。仿真结果表明,对于此类低码率LDPC码, MF-OSC-NMS算法可以达到接近BP算法的性能。OSC处理和MF修正技术硬件实现简单,与NMS算法相比几乎没有增加计算复杂度,因此MF-OSC-NMS算法是译码算法复杂度和性能之间一个较好的折中处理方案。     

基于自身可信度的低复杂度LDPC码位翻转解码算法

提出一种基于位翻转的低复杂度、便于硬件实现的LDPC码解码算法.该算法充分利用变量节点的本征信息来计算翻转判决函数,减少了对其它变量节点软信息的需求,因此大大降低了解码硬件实现的复杂度,同时保证翻转判决函数具有较高的可靠性.利用该算法,对RS-based LDPC码进行的仿真结果表明,改进算法的解码性能接近甚至略优于IMWBF算法.     

多进制LDPC译码算法的研究

多进制LDPC码是将二进制LDPC码推广到有限域GF（q）,其校验矩阵的元素不再是（0,1）,而是集合（0,1,…,q-1）,译码仍然采用高效的基于置信度传播的迭代译码算法。这里主要推导了多进制译码算法的迭代公式,分析证明了基于快速傅里叶变换（FFT）理论的改进算法,最后通过仿真手段验证和分析了基于FFT的多进制译码算法的优越性能。     

一种多进制LDPC码加权符号翻转译码算法

提出了一种低复杂度基于翻转规则的多进制低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check ,LDPC)码符号翻转译码算法。为寻求有效码字,该算法在符号向量空间迭代地更新硬判决的接收符号向量。每一次迭代只改变一个符号,其符号翻转函数综合考虑了不满足校验式的个数和接收比特和计算出符号的可靠性度量。在高阶伽罗华域中采用一种无限环路规避和翻转符号选取方法,同时提出了翻转规则设计方法,该设计决定了计算复杂度和差错性能。仿真结果表明,该符号翻转算法在帧长为150符号的16进制LDPC码中取得了纠错性能和计算复杂度的有效权衡。     

一种应用于不可分层LDPC码的并行分层译码算法

该文针对不可分层LDPC码无法利用分层算法进行译码的问题,提出了一种并行分层置信度传播(Parallel-Layered Belief-Propagation,PLBP)译码算法。与传统分层算法不同,该算法在译码时并行进行各层更新,串行进行层内各行更新。这种译码机制使得同一变量节点在各层内不同时进行更新,从而实现各变量节点在一次迭代中分层递进更新的算法目标。仿真表明,在不增加译码复杂度的情况下,该文提出的PLBP算法与传统的洪水算法相比,误码性能更优,而且所需要的平均迭代次数降低了约50%。此外,PLBP算法采用了合并的节点更新运算,最终使该算法达到的译码速度约为洪水算法的4倍。     

基于节点子集和k阶信息截断的多元LDPC译码算法

本文提出一种低复杂度的多元LDPC译码算法,从以下两个方面降低复杂度：（1）提出一种节点截断策略,构造处理/非处理校验节点子集,使得一部分足够可靠的校验节点不进行信息更新,从而减少运算量;（2）针对处理校验节点子集,本文进而提出一种k阶信息截断准则,对Trellis图上的边和状态进行划分.在迭代递归过程中,只有"活"的状态/边才参与运算,可进一步降低校验节点的计算量.仿真表明,本文算法的译码性能与现有的几种EMS改进算法非常接近;在译码复杂度方面,不管对高阶域还是低阶域的多元LDPC码,本文算法的复杂度都是最小的.     

LDPC码的一种改进的Min-Sum解码算法

本文在对LDPC码译码复杂度分析的基础上，对现有译码算法进行了基于计算机仿真的比较。对最小和译码算法提出了一种改进方法：量化的最小和算法，并进行了计算机仿真实验，实验结果表明，本方法在保持算法计算复杂度的前提下，误码率性能有了显著提高。     

基于LDPC码的数字音频水印算法研究

论文提出了一种基于低密度奇偶校验(LDPC)码的音频水印算法,对水印进行编码预处理后,采用时域去直流的方法并动态改变水印幅度嵌入水印,其中利用了人耳听觉系统的感知特性,把水印加在人耳感知极限下方。通过仿真实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性,而且在水印检测时不需要原始音频信号。